数字产业协同创新对全要素碳生产率的影响研究

数字产业协同创新有助于经济低碳转型,为全要素碳生产率提高提供巨大机遇。基于2008—2021年30个省区市面板数据,对数字产业协同创新影响全要素碳生产率进行实证分析。研究表明,数字产业协同创新对全要素碳生产率具有显著促进作用,且在经过系列稳健性检验后该结论依然成立。异质性检验可知,数字产业协同创新对东部地区、新基建水平较高地区的全要素碳生产率提升作用更明显。中介机制检验得知,资本要素配置与人力要素配置水平提高是数字产业协同创新显著提升全要素碳生产率的重要路径。为深层次提升全要素碳生产率,应加强顶层设计,夯实数字产业协同创新基座;发挥各方优势,推动要素市场化配置;因时因势施策,助推数字产业协同创新发展。

碳中和目标下黄河流域全要素碳生产率时空演化研究

提升碳生产率是实现碳达峰、碳中和的有效手段。为协调黄河流域经济增长与碳减排的关系,核算了2007—2017年黄河流域九省(区)的碳生产率,基于DEA-Malmquist的全要素碳生产率模型计算所得数值分析了九省(区)全要素碳生产率的时空演化格局,识别了全要素碳生产率的影响因素。结果表明:1)在时间维度上,2007—2017年九省(区)的碳生产率平稳上升,增幅高达283.3%;全要素碳生产率增长缓慢,维持在1.000左右。2)在空间维度上,受经济发展和资源禀赋的影响,碳生产率和全要素碳生产率区域异质性较大,呈现“下游显著高于中游、中游略高于上游”空间演变格局。3)从影响因素来看,上中游属于技术效率拉动型区域,技术进步的作用微弱,而下游属于技术进步和技术效率共同推动型区域。基于此,提出创新体制机制、推广低碳发展模式,立足低碳技术创新、加快能源结构调整,加强区域一体化合作、提升要素配置效率等策略建议。

低碳城市建设对绿色全要素碳生产率的影响——基于低碳试点政策的研究

为准确评估低碳城市试点建设的绿色全要素碳生产率提升效应,将低碳城市作为研究对象,基于2003-2022年中国277个城市的面板数据,使用多期双重差分模型实证检验低碳城市建设对绿色全要素碳生产率的影响效应及其作用机制。结果显示,与非试点城市相比,低碳试点政策能显著促进城市绿色全要素碳生产率提升。机制分析表明,低碳试点可以通过优化产业结构及产业技术创新促进绿色全要素碳生产率提升,且经过一系列稳健性检验后,上述结论依然成立。

信息化水平促进中国全要素碳生产率增长的路径研究

基于2000—2020年中国省级面板数据,根据拓展的STIRPAT模型构建多重中介效应模型,采用超效率SBM-DDF模型和Luenberger分析方法测算中国全要素碳生产率,引入技术创新、产业融合、产业结构作为中介变量,考察信息化水平影响中国全要素碳生产率的效应和路径。研究结果显示:信息化水平具有显著节能降碳效应,能够直接推动中国全要素碳生产率增长;信息化水平能够通过技术创新效应、业态更新效应、结构优化效应间接促进中国全要素碳生产率增长。为加快实现信息化、推进“碳达峰碳中和”,提升全要素碳生产率,应以数字化发展为总抓手,发挥信息化驱动引领作用;以改革创新为根本动力,强化绿色低碳科技支撑;以“新四化同步”为着力点,加快培育低碳环保新业态;以绿色低碳循环为方向,促进产业结构转型升级。

“双碳”目标下绿色税收对全要素碳生产率的影响研究

基于2014—2020年中国30个省份(港澳台及西藏除外)的面板数据,从理论与实证分析探讨了绿色税收对全要素碳生产率的影响机制及作用路径。结果表明:绿色税收能够显著提高全要素碳生产率,且此结论在替换被解释变量、更换计量模型与进行内生性处理后依然成立;绿色税收对提高全要素碳生产率的作用效果存在区域异质性,其在西部地区的作用效果最大,中部地区次之,东部地区最小;绿色税收可通过改善能源消费结构、促进绿色技术创新来提高全要素碳生产率。据此,应构建合理完善的绿色税收体系,设置差异化绿色税收标准,强化绿色税收的绿色化引导功能,以期助力“双碳”目标实现、促进绿色高质量发展。

数字经济、低碳技术创新与全要素碳生产率

选取2010一2021年中国30个省份面板数据构建多元回归模型,实证考察数字经济对全要素碳生产率的影响,并探究低碳技术创新的中介效应和政府治理能力的门槛效应。研究表明,数字经济对全要素碳生产率的影响具有“U”型特征,且该效应在东部和中部地区、大数据综合试验区试点地区更显著。机制检验表明,数字经济可通过提升低碳技术创新水平,间接促进全要素碳生产率增长。门槛效应检验结果显示,伴随政府治理能力不断提升,数字经济对全要素碳生产率的影响作用由负转正。鉴于此,提出激发数字经济节能减排活力、构建绿色低碳技术体系、提升政府治理能效的相关建议,为践行中国式现代化道路提供理论参考。

中国旅游业全要素碳生产率动态演进及其影响因素

为探清中国旅游业全要素碳生产率(total factor carbon productivity,TFCP)增长演化特征及影响因素,运用Malmquist-Luenberger指数测算2000—2017年中国30个省(自治区、直辖市)旅游业TFCP及其分解(不含港澳台及西藏自治区数据,下同),借助核密度估计揭示其动态演进趋势,并建立面板数据模型探究影响旅游业TFCP的关键因素.结果表明:①2000—2017年,中国旅游业TFCP平均增长率为6.2%,呈现中部高于东部、东部高于西部的空间增长格局,且技术进步是其增长的主要驱动力.②中国共有28个省份的旅游业TFCP呈现正增长,其中吉林省的增幅最高,而青海省、宁夏回族自治区旅游业TFCP出现下降;旅游业碳排放技术“创新者”主要为天津市、河南省、山西省、上海市和内蒙古自治区.③旅游业累积TFCP和累积技术进步均存在明显提升,但二者省际差距有所扩大;而累积技术效率虽然省际差距在缩小,但效率提高幅度不明显,且呈一定倒退趋势.④全国范围内,旅游业经济规模、产业结构和对外开放程度分别在1%、1%和10%的显著性水平上正向促进旅游业TFCP,旅游业能源强度、旅游业碳排放结构及城镇化水平在1%的显著性水平上负向影响旅游业TFCP,环境规制对其影响不显著.研究显示,中国旅游业TFCP虽波动性较大,但整体呈增长趋势,技术进步的贡献高于技术效率的贡献,今后在依靠技术进步提升旅游业TFCP的同时,更要注重改善技术效率.

互联网发展影响全要素碳生产率:成本、创新还是需求引致

近年来,以新一代信息技术为核心的新技术革命正在全球范围内展开,引发了新一轮产业和商业模式变革。“互联网+”、大数据、云计算、人工智能等与产业深度融合,促进传统产业数字化、智能化转型已成为中国深化供给侧结构性改革、推进经济高质量发展的主要途径之一。绿色化经济增长也是经济高质量发展的重要表征之一。从这个意义上,追求全要素碳生产率的提高是经济高质量发展的主要目标之一。文章从成本、创新和需求三个层面阐述互联网发展对全要素碳生产率的影响机制,实证分析了互联网发展对全要素碳生产率的影响效果并检验其内在传导机制。首先,文章采用基于SBM方向性距离函数的GlobalMalmquist⁃Luenberger指数法测算了2012—2017年中国30个省份的全要素碳生产率指数,发现在样本期间内,中国的全要素碳生产率总体呈上升趋势,且存在明显的地区差异,呈现出东部地区、中部地区、西部地区依次递减的趋势,在此基础上采用面板数据回归模型估计了互联网发展对全要素碳生产率的影响,发现互联网发展能够显著促进全要素碳生产率的提高,采用面板门槛回归模型的进一步分析发现,互联网发展对全要素碳生产率的影响是非线性的,存在4.9468的每法人单位域名数的门槛值,当跨越该门槛值后,互联网对全要素碳生产率的影响会显著增加。在此基础上,讨论了互联网发展对全要素碳生产率的成本效应、创新效应、需求引致效应的作用机制,中介效应检验发现企业成本、技术创新和新需求的中介效应显著,且技术创新的中介效应最强。最后基于分析结果,提出要加强新型基础设施建设,推进互联网跨行业应用,提高互联网发展水平;孕育“互联网+科技”的创新发展新模式,促进全要素碳生产率提升;加快推进中西部地区互联网基础设施建设,激励互联网需求创造,促进区域全要素碳生产率均衡发展;围绕企业降成本放大互联网的成本下降效应;多策并举,协力推动全要素碳生产率提升等建议,以促进全要素碳生产率的提高。

基于DEA模型的全要素碳生产率与影响因素研究

利用我国30个地区1995～2010年的GDP、资本、劳动力、能源和碳排放的数据,运用DEA-Malmquist全要素碳生产率模型,对我国30个地区、东中西三大区域以及全国的全要素碳生产率进行了测算并分解为技术效率指数和技术进步变化指数,最后运用面板数据模型对全要素碳生产率的影响因素进行分析,并提出了政策建议。

异质型环境规制对全要素碳生产率的影响研究

在推动经济高质量发展和实现“双碳”目标的背景下,提升全要素碳生产率成为社会关注的焦点。文章基于2005-2020年中国省级数据,分析了政府参与型环境规制和市场激励型环境规制对全要素碳生产率的作用效果、影响机制和协同效应。主要结论为:第一,两种环境规制均显著促进了全要素碳生产率的提升,且政府参与型环境规制对西部地区全要素碳生产率的提升效果更明显,市场激励型环境规制对东部地区全要素碳生产率的提升作用更明显;第二,两种环境规制均能够通过促进科技创新间接提升全要素碳生产率;第三,两种环境规制通过协同效应进一步提升全要素碳生产率,且市场激励型环境规制比政府参与型环境规制对全要素碳生产率的提升效果更显著;第四,两种环境规制的协同效应存在阶段性,一种环境规制超过门槛值后,另一种环境规制及两者的协同效应提升全要素碳生产率的效果更显著。基于结论提出政策启示:一是加强环保设施的建设、完善环保税征收体系,从而发挥环境规制的直接提升作用;二是制定合理的环境规制强度和政策组合,发挥不同类型环境规制的协同效应;三是提高科技创新能力,加快科技投入向科技成果转化;四是扩大对外开放战略、改善能源结构、推动区域协调发展、完善公共基础设施建设。

中国东部沿海地区全要素碳生产率动态面板数据分析

文章利用2001—2015年我国东部沿海各地区投入和产出数据,运用数据包络分析(DEA)方法测算各地区全要素碳生产率变化的Malmquist指数并将其分解,再利用动态面板数据的分析方法,对全要素碳生产率影响因素进行实证分析。研究发现:2001—2015年,我国东部沿海地区全要素碳生产率指数呈现波动上升的趋势,少数地区全要素碳生产率水平较低,各地区每年全要素碳生产率不稳定;我国东部沿海地区全要素碳生产率指数年均增长率为5.4%,其中技术进步年均增长率为4.2%,技术效率年均增长率为1.2%,全要素碳生产率提高主要是由技术进步引起;产业结构、能源利用效率、能源消费结构和城市化水平与全要素碳生产率呈负相关,对外开放程度和创新能力与全要素碳生产率呈正相关。

投资驱动全要素碳生产率跨区域协同改进机理——京津冀碳达峰不同情景下的模拟分析

为研究投资驱动下跨区域协同碳达峰的内在机理,分别在经济关联、能源关联和碳排放关联下分析全要素碳生产率改进的系统动力学机理,并通过差异化的空间关联模拟分析京津冀碳达峰情景条件,研究得到:空间关联方式对京津冀全要素碳生产率协同改进效应的发挥产生显著影响;对全要素碳生产率的分解分析表明,技术进步和效率改进是推动碳排放提前达峰的动力来源。优化情景下,京津冀全要素碳生产率协同改进推动碳达峰的显著变量和主要动力呈现阶段化差异特征:2020—2023年,经济影响力系数为显著变量,固定投资驱动跨区域优势产业发挥带动效应,主要以效率改进的方式摒弃无序低效模式,压缩碳排放冗余空间;2023—2028年,显著变量则转换为碳排放影响力系数,减排投资倒逼跨区域高碳产业加快减排技术创新,并借助空间溢出效应,进一步发掘碳减排潜力;2028—2030年,显著变量则调整为经济感应度系数,固定投资强化跨区域产业链联动效应,重在技术合作刺激全行业绿色转型,全面抑制碳排放。结果显示,京津冀将保持年均约6%的经济增速平稳发展,预计2028年提前实现碳达峰,有效助力碳中和。

中国出口行业动态全要素碳生产率及门槛效应研究

准确测度和深入剖析中国出口行业真实的全要素碳生产率,对于推动贸易低碳发展具有重要意义。文章对出口行业的动态全要素碳生产率展开研究,结果表明:(1)外部环境和随机干扰对出口行业全要素碳生产率存在较为显著的影响,其中纯技术效率的提高和技术进步是推动全要素碳生产率增长的主要原因。(2)多数行业的全要素碳生产率在1~1.5这个区间内波动,各行业表现出较强的异质性,环保行业和高技术行业的全要素碳生产率相对较高、波动较小;高污染行业和中低技术行业的全要素碳生产率相对较低、波动较大。(3)禀赋结构、能源生产效率以及贸易依存度对全要素碳生产率存在门槛效应,禀赋结构和能源生产效率呈现“指数型”曲线特征,贸易依存度呈现倒“U”型曲线特征。基于此,各出口行业应优化禀赋结构,提高规模效率;发展低碳技术,提高能源生产效率;调整贸易结构,构建低碳贸易体系。

环境规制、技术创新对全要素碳生产率的影响研究——基于中国省域的空间面板数据分析

为探究环境规制政策能否实现碳减排和经济增长的"双红利",采用SBM-DDF模型,测算2006—2017年中国省域全要素碳生产率,刻画中国省域TCP的空间特征,进一步厘清环境规制、技术创新对全要素碳生产率的影响机理。结果显示,(1)中国各省份TCP存在显著的空间集聚特征,其中高-高集聚省份多位于东部沿海发达地区,而低-低集聚省份多位于中西部欠发达地区;(2)环境规制会促进TCP的提升,且环境规制对TCP的"本地效应"大于"邻地效应";(3)技术创新在环境规制对TCP的影响中存在部分中介效应。

长江经济带旅游业全要素碳生产率及其与产业集聚互动响应

利用Super-SBM模型结合Malmquist指数测度2001—2019年长江经济带旅游业全要素碳生产率,并运用VAR模型探讨旅游业全要素碳生产率与旅游产业集聚的互动响应,以期为长江经济带旅游碳减排工作和实现旅游高质量发展提供参考。结果表明:1)2001—2014年,长江经济带旅游业全要素碳生产率变化率呈波动变化态势,之后逐渐趋于平稳,旅游业全要素碳生产率增长动力主要来源于旅游业技术进步;2)研究期内,长江经济带旅游业全要素碳生产率的增长速度整体表现出“东部>中部>西部”的区域差异特征,其中东部和中部地区的旅游业技术效率亟待提高,而西部地区的旅游业技术进步有待加强;3)长江经济带旅游业全要素碳生产率与旅游产业集聚水平的脉冲响应,主要表现为前期呈波动变化而后逐渐趋于平稳的态势;4)研究初期,各地区旅游业全要素碳生产率主要受自身影响,随着时间推移,旅游产业集聚对旅游业全要素碳生产率的贡献程度升高;旅游业全要素碳生产率对旅游产业集聚的贡献程度则因地区不同而异。

西南地区全要素碳生产率测算及影响因素研究

为测算西南地区全要素碳生产率水平并探究其影响因素,运用ML指数法对西南地区绿色全要素碳生产率进行了测算,之后使用随机效应面板模型分析全要素生产率增长率的影响因素。实证分析表明:产业结构、创新程度对全要素碳生产率有正向影响,能源消费结构、能源利用效率和对外开放度对全要素碳生产率则有负向影响。

绿色金融对低碳全要素生产率的非线性异质调节研究

本文基于2009~2022年我国省际面板数据和门槛模型,实证探析绿色金融与低碳全要素生产率的非线性关系及异质调节机制。实证证明:绿色金融对低碳全要素生产率具有显著“U”型非线性影响。空间异质性分析显示,东部地区绿色金融始终具有显著“赋能效应”,满足“梅特卡夫法则”;中部地区绿色金融对低碳全要素生产率具有显著线性促进效果,负向效果不显著;西部地区绿色金融对低碳全要素生产率的影响表现为显著“倒梯型”特征,且具有“中等绿色金融发展水平陷阱”。进一步研究发现,经济发展水平、产业结构、外商直接投资、城市化水平、金融监管、低碳技术异质调节着绿色金融与低碳全要素生产率的非线性关系。

城市碳全要素生产率的时空差异及其溢出效应——基于中国283个地级市的实证研究

提升城市碳全要素生产率是有序推动经济绿色低碳转型和积极落实碳达峰碳中和目标的关键所在。基于两期非径向方向距离函数与卢恩伯格生产率指数,对2003—2020年中国283个地级市的碳全要素生产率进行更为合理的测度与分解,并结合共同前沿理论建立生产率差距变化指数,探究城市群间碳全要素生产率增速时空差异的来源,同时分析城市集聚效应对碳全要素生产率空间溢出的影响。研究发现:中国城市碳全要素生产率虽然取得一定增长,但仍处于较低水平,产出效率有待提升,技术进步是提高碳全要素生产率的主要动力。根据生产率差距变化指数将城市群碳全要素生产率划分为正主峰型、负主峰型与反复波动型。碳全要素生产率在空间上具有正向溢出效应,城市集聚效应对本地和邻地碳全要素生产率都呈现先下降后上升的变化趋势。据此,提出应兼顾要素投入集约和产出结构优化,绿色发展应分类分区精准施策以及加强空间治理观念,建立推动经济增长低碳化的区域协同机制。

中国碳排放全要素生产率的区域演进及其影响机制——基于胡焕庸线的实证分析

提升碳排放全要素生产率是全面建设中国式现代化的内在要求。运用NCSE-EBM与Malmquist Luenberger指数相结合的模型测度和分析2011—2020年我国30个省份碳排放全要素生产率及其区域动态演进特征,并采用灰色关联方法探讨区域碳排放全要素生产率演变的影响机制。结果显示:碳排放全要素生产率在空间上表现为胡焕庸线西北和东南区域高、沿线区域低的“V”型分布态势;三大区域碳排放全要素生产率均不存在严格收敛;效率改善指数是碳排放全要素生产率提升的内在主导性因素;产业结构是我国三大区域碳排放全要素生产率的最主要影响因素,技术创新与胡焕庸线西北区域和东南区域碳排放全要素生产率的关联度最低,而数字化与胡焕庸线沿线区域碳排放全要素生产率关联度最小。

中国全要素碳生产率的分布动态、地区差异与收敛性研究

在推进绿色低碳发展和区域协调发展背景下,本文分析了中国绿色低碳发展的不平衡问题。通过构建全要素碳生产率评价指标体系,采用全局超效率SBM模型测算2006—2020年中国283个地级市的全要素碳生产率,运用Kernel密度估计和Dagum基尼系数方法考察全要素碳生产率的分布动态、地区差异和差异来源,使用σ收敛模型和β收敛模型检验全要素碳生产率的收敛性特征。研究发现:(1)中国全要素碳生产率整体上呈波动上升趋势,但是地区差异明显,呈现东部地区>全国>中部地区>西部地区的分布特征,并且这种差异呈扩大的趋势;(2)总体差异主要来源于地区间差异,其贡献率整体上随着时间的推移呈波动下降的趋势;(3)全国及三大区域全要素碳生产率不存在显著的σ收敛特征,但是均表现出典型的β收敛特征,全要素碳生产率最高的东部地区收敛速度最慢,全要素碳生产率最低的西部地区收敛速度最快;(4)产业结构、财政支出水平等是影响全要素碳生产率收敛速度的重要因素。本文最后从清晰认识推动中国绿色低碳协调发展的重要性、重视中国绿色低碳发展水平的地区差异问题、重视绿色低碳协调发展工程的实施路径问题三个方面提出了具体的政策建议。本文的研究可以为政府完善绿色低碳发展的政策提供依据,有助于推进区域绿色低碳协同发展。